做网站的如何增加电话量,网站建设的基础服务器,网站建设的费用是不是含税的,在哪个网站可以学做甜点2024电工杯B题保姆级分析完整思路代码数据教学
B题题目#xff1a;大学生平衡膳食食谱的优化设计及评价
接下来我们将按照题目总体分析-背景分析-各小问分析的形式来
总体分析#xff1a;
题目要求对两份一日膳食食谱进行营养分析和调整#xff0c;然后设计优化的平衡膳…
2024电工杯B题保姆级分析完整思路代码数据教学
B题题目大学生平衡膳食食谱的优化设计及评价
接下来我们将按照题目总体分析-背景分析-各小问分析的形式来
总体分析
题目要求对两份一日膳食食谱进行营养分析和调整然后设计优化的平衡膳食食谱并进行评价。具体步骤如下
问题 1膳食食谱的营养分析评价及调整
1.1 膳食营养评价
首先我们需要对附件1和附件2中的男、女大学生的膳食进行全面的营养评价。根据附件4的标准评价内容包括能量、主要营养素含量蛋白质、脂肪、碳水化合物等、非产能营养素钙、铁、锌、维生素等及氨基酸评分等。
1.2 调整改进
基于附件3提供的食堂主要食物信息对男、女大学生的膳食进行适当调整使其更符合营养需求然后再进行营养评价。
问题 2基于附件3的日平衡膳食食谱的优化设计
2.1 目标一蛋白质氨基酸评分最大化
建立优化模型设计男、女大学生的日食谱并进行膳食营养评价。
2.2 目标二用餐费用最经济
建立优化模型设计男、女大学生的日食谱并进行膳食营养评价。
2.3 目标三兼顾蛋白质氨基酸评分及经济性
建立综合优化模型设计男、女大学生的日食谱并进行膳食营养评价。
2.4 比较分析
对上述三种优化方案进行比较分析找出最优方案。
问题 3基于附件3的周平衡膳食食谱的优化设计
在问题2的基础上分别以蛋白质氨基酸评分最大、用餐费用最经济、兼顾蛋白质氨基酸评分及经济性为目标设计男、女大学生的周食谱并进行评价及比较分析。
问题 4健康饮食、平衡膳食的倡议书
基于以上分析和设计针对大学生饮食结构及习惯写一份健康饮食、平衡膳食的倡议书。
背景分析
大学时代是学知识、长身体的重要阶段这一时期的年轻人需要充足的能量和营养素来支持身体发育、脑力劳动和体育锻炼。然而目前大学生饮食结构不合理、不良饮食习惯突出如不吃早餐、经常食用外卖快餐等导致营养不良或过度肥胖。解决这些问题对于大学生的生长发育和健康至关重要。
可以看到研究的对象是一名男大学生和一名女大学生他们分别记录了一日三餐的食物摄入情况。并且还有某高校学生食堂提供的一日三餐主要食物信息。
数据文件包括3个数据集在拆解后我们的目标主要有以下几个 营养分析和评价 对男、女大学生的膳食进行全面的营养分析和评价。 基于高校食堂的食物信息对膳食进行调整改进并重新进行评价。 优化设计 建立优化模型设计男、女大学生的日食谱目标分别为蛋白质氨基酸评分最大、用餐费用最经济、兼顾评分和经济性。 在日食谱基础上设计周食谱并进行评价和比较分析。 健康倡议书 针对大学生的饮食结构及习惯撰写一份健康饮食、平衡膳食的倡议书。
现在就先对数据集进行预处理分析我们以附件1为例做数据预处理和探索性数据分析EDA
数据读取和展示
import pandas as pd
# 读取数据
male_diet pd.read_excel(/mnt/data/附件11名男大学生的一日食谱.xlsx)
# 展示前10行数据
male_diet_head male_diet.head(10)
male_diet_head
数据预处理
预处理步骤包括 检查数据的完整性处理缺失值。 转换数据类型确保所有数据类型正确。 计算每种食物的总量及其对应的营养素含量。
代码
# 检查数据的基本信息
male_diet.info()
# 检查数据的描述性统计
male_diet.describe()
# 检查是否有缺失值
missing_values male_diet.isnull().sum()
missing_values
数据处理和计算
根据每种食物的量和其营养成分表计算总的营养素含量。
假设数据表中包括以下列食物名称、数量g、蛋白质含量g/100g、脂肪含量g/100g、碳水化合物含量g/100g等。
# 假设有以下列
# 食物名称、数量g、蛋白质含量g/100g、脂肪含量g/100g、碳水化合物含量g/100g
# 添加总蛋白质、总脂肪、总碳水化合物列
male_diet[总蛋白质 (g)] male_diet[数量 (g)] * male_diet[蛋白质含量 (g/100g)] / 100
male_diet[总脂肪 (g)] male_diet[数量 (g)] * male_diet[脂肪含量 (g/100g)] / 100
male_diet[总碳水化合物 (g)] male_diet[数量 (g)] * male_diet[碳水化合物含量 (g/100g)] / 100
# 计算总的营养素含量
total_protein male_diet[总蛋白质 (g)].sum()
total_fat male_diet[总脂肪 (g)].sum()
total_carbs male_diet[总碳水化合物 (g)].sum()
# 展示总营养素含量
total_nutrients {
总蛋白质 (g): total_protein,
总脂肪 (g): total_fat,
总碳水化合物 (g): total_carbs
}
total_nutrients
探索性数据分析EDA 食物种类和数量分布 统计不同类别食物的数量分布情况。 营养素分布 分析蛋白质、脂肪、碳水化合物在整个食谱中的分布。
import matplotlib.pyplot as plt
# 食物种类和数量分布
food_types male_diet[食物名称].value_counts()
food_types.plot(kindbar, title食物种类分布)
plt.xlabel(食物名称)
plt.ylabel(数量)
plt.show()
# 营养素分布
nutrients male_diet[[总蛋白质 (g), 总脂肪 (g), 总碳水化合物 (g)]]
nutrients.sum().plot(kindbar, title营养素分布)
plt.xlabel(营养素)
plt.ylabel(总量 (g))
plt.show()
通过以上步骤我们可以获得男大学生一日食谱的基本情况及其营养素分布为后续的营养评价和优化设计打下基础。附件2类似方法可以做。下面来看问题1的分析过程
问题一分析
针对问题一它分为两个小问包括对两份食谱做出全面的膳食营养评价以及加上附件3后的调整。首先先来解决第一小问。
膳食营养评价
我们需要对男大学生的一日膳食进行全面的营养分析评价评价内容包括
l 食物结构分析检查食物种类是否齐全是否多样化。
l 能量和主要营养素计算计算总能量及蛋白质、脂肪、碳水化合物的摄入量。
l 非产能营养素计算计算钙、铁、锌、维生素A、维生素B1、维生素B2、维生素C的摄入量。
l 营养素供能比分析评价蛋白质、脂肪、碳水化合物的供能占比。
l 氨基酸评分分析计算食谱中蛋白质的氨基酸评分。
数据预处理
首先读取数据并检查数据的完整性和类型
Python代码
import pandas as pd
# 读取数据
male_diet pd.read_excel(/mnt/data/附件11名男大学生的一日食谱.xlsx)
# 展示前10行数据
male_diet_head male_diet.head(10)
print(male_diet_head)
# 检查数据的基本信息
male_diet.info()
# 检查数据的描述性统计
male_diet.describe()
# 检查是否有缺失值
missing_values male_diet.isnull().sum()
print(missing_values)
食物结构分析
根据《中国居民膳食指南》的要求检查食物种类是否多样化
python
# 统计食物种类
food_types male_diet[食物名称].nunique()
print(f食物种类数量: {food_types})
# 分析食物类别是否齐全
food_categories [谷类, 蔬菜, 水果, 肉类, 奶类, 豆类, 油脂]
food_categories_count male_diet[类别].value_counts()
print(food_categories_count)
下面给大家如何用灰色综合评价法来做的示例推荐大家使用此算法
灰色综合评价法步骤 确定评价指标体系 选择评价膳食营养的关键指标如总能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、钙、铁、锌、维生素A、维生素B1、维生素B2、维生素C等。 数据标准化 对各指标数据进行无量纲化处理标准化以消除不同指标间量纲的影响。 计算灰关联度 计算每个评价对象食谱与理想参考值之间的灰色关联度。 计算综合关联度 根据各指标的权重计算各评价对象的综合关联度。 综合评价 根据综合关联度对各评价对象进行排序得出综合评价结果。
实现步骤 1. 确定评价指标体系 选择男大学生膳食的关键评价指标如下 总能量 (kcal) 总蛋白质 (g) 总脂肪 (g) 总碳水化合物 (g) 钙 (mg) 铁 (mg) 锌 (mg) 维生素A (μg) 维生素B1 (mg) 维生素B2 (mg) 维生素C (mg) 2. 数据标准化 标准化处理可以采用极差标准化方法 添加图片注释不超过 140 字可选
假设数据已经在前面的步骤中计算完成以下代码将实现数据标准化
python
复制代码
import numpy as np
# 假设 total_nutrients 和 total_non_energy_nutrients 是已计算的营养素总量
data {
总能量 (kcal): total_energy,
总蛋白质 (g): total_protein,
总脂肪 (g): total_fat,
总碳水化合物 (g): total_carbs,
钙 (mg): total_calcium,
铁 (mg): total_iron,
锌 (mg): total_zinc,
维生素A (μg): total_vitamin_a,
维生素B1 (mg): total_vitamin_b1,
维生素B2 (mg): total_vitamin_b2,
维生素C (mg): total_vitamin_c
}
# 转换为DataFrame
df pd.DataFrame([data])
# 定义理想参考值可以参考膳食指南的推荐摄入量
ideal_values {
总能量 (kcal): 2400,
总蛋白质 (g): 90,
总脂肪 (g): 80,
总碳水化合物 (g): 300,
钙 (mg): 800,
铁 (mg): 12,
锌 (mg): 12.5,
维生素A (μg): 800,
维生素B1 (mg): 1.4,
维生素B2 (mg): 1.4,
维生素C (mg): 100
}
# 标准化处理
df_normalized (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
ideal_normalized (pd.DataFrame([ideal_values]) - df.min()) / (df.max() - df.min())
print(df_normalized)
print(ideal_normalized)
然后需要计算灰色关联度 添加图片注释不超过 140 字可选
代码
# 定义分辨系数
rho 0.5
# 计算差异
diff np.abs(df_normalized - ideal_normalized)
delta_min diff.min().min()
delta_max diff.max().max()
# 计算灰关联度
gray_relation (delta_min rho * delta_max) / (diff rho * delta_max)
gray_relation_scores gray_relation.mean(axis1)
print(gray_relation_scores)
4. 计算综合关联度
综合关联度可以根据各指标的权重进行计算这里假设所有指标权重相等
# 假设所有指标权重相等
weights np.ones(len(data.keys())) / len(data.keys())
# 计算综合关联度
comprehensive_relation_score (gray_relation * weights).sum(axis1)
print(comprehensive_relation_score)
5. 综合评价
根据综合关联度对膳食进行排序得出综合评价结果‘
# 综合评价
evaluation_result comprehensive_relation_score.sort_values(ascendingFalse)
print(evaluation_result)
下面就是第一问的第二小问分析过程
根据第一小问的营养评价结果确定哪些营养素不足或过剩具体包括 总能量是否满足推荐的每日能量摄入标准。 宏量营养素蛋白质、脂肪、碳水化合物的供能占比是否合理。 非产能营养素钙、铁、锌、维生素A、维生素B1、维生素B2、维生素C的摄入量是否达标。 氨基酸评分蛋白质的氨基酸组成是否合理。
然后调整方案可以通过以下方式进行调整 增加或减少食物种类 增加对于不足的营养素通过增加相应食物种类来补充。例如钙不足可以增加奶制品维生素C不足可以增加水果。 减少对于过剩的营养素通过减少相应食物种类来控制。例如脂肪过多可以减少油脂和高脂食物的摄入。 优化食物搭配 多样化确保每天摄入的食物种类大于12种每周摄入的食物种类大于25种覆盖五大类食物谷类、蔬菜、水果、肉类、奶类、豆类、油脂。 合理搭配合理搭配不同种类的食物以提高膳食的整体营养价值。例如谷类和豆类搭配可以提高蛋白质的氨基酸评分。 调整餐次比 能量分配合理分配早餐、中餐和晚餐的能量摄入推荐早餐占30%中餐和晚餐各占35%。
具体可以用以下方式进行调整 总能量调整 如果总能量不足增加能量密集型食物如全谷类、坚果、油脂等。 如果总能量过多减少高能量食物的摄入增加低能量密度的蔬菜和水果。 宏量营养素调整 蛋白质不足增加富含蛋白质的食物如鱼类、禽肉、豆制品。 脂肪过多减少油炸食品、肥肉增加鱼类、坚果等优质脂肪来源。 碳水化合物不足增加全谷类食品如燕麦、糙米。 非产能营养素调整 钙不足增加奶制品、豆制品、绿叶蔬菜。 铁不足增加红肉、肝脏、深色绿叶蔬菜搭配维生素C丰富的食物以促进铁吸收。 锌不足增加海产品、肉类、坚果。 维生素不足增加水果、蔬菜特别是富含维生素A、B、C的食物。
最后通过调整食谱重新进行膳食营养评价确认各项营养素是否达到推荐摄入量能量供给是否合理氨基酸评分是否提高。
2-4问后续更新 添加图片注释不超过 140 字可选 其中更详细的思路、各题目思路、代码、讲解视频、成品论文及其他相关内容可以点击下方名片获取哦
